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一种基于深度学习的牙齿CT图像分割方法[发明专利]

专利名称：一种基于深度学习的牙齿CT图像分割方法专利类型：发明专利

发明人：饶云波，苟苗，王艺霖，张孟涵，郭毅，程奕茗

申请号：CN201910219774.6

申请日：20190322

公开号：CN109816661A

公开日：

20190528

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明属于医学CT(Computed Tomography，计算机断层扫描)图像分割技术领域，涉及一种基于深度学习的牙齿CT图像分割方法。本发明的技术方案，将传统的Level Set算法与U‑net 网络模型相结合，利用Level Set算法来解决神经网络所需要训练集问题，使得神经网络可以使用未标记的标签进行训练，同时利用神经网络模型来完成图像的自动分割问题，避开曲线演化的不收敛问题，实现在医学图像训练集不充足的情况下，能获得足够精确的分割效果。

申请人：电子科技大学，赛尔网络有限公司

地址：611731 四川省成都市高新西区西源大道2006号

国籍：CN

代理机构：成都点睛专利代理事务所(普通合伙)

代理人：孙一峰

本文发布于:2024-09-22 16:51:42，感谢您对本站的认可！

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